• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.2
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• pp.54-60
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• 2000

Acoustic source localization using MUSIC etc. utilizes the propagation model in the medium. A plane wave model is a well-known source model for the identification of distant sources in the SONAR and a monopole source model becomes the one for the identification of rather near range sources. This paper introduces a dipole source model and a tripole source model consisting of one monopole and one dipole source. The simplifying procedures provide the simplified factors rather than the superposition of the relating monopole sources. The simulations show that the tripole model is useful in the general case including pure monopole, pure dipole, or pure quadrupole source identification.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.186-189
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• 1993

능동 소나 체계에서 표적의 탐지거리 예측을 위하여 소나방정식이 이용되는데, 이는 음원 준위, 전달 손실, 표적 강도, 복반사 준위, 소음 준위, 방향성 이득, Detection threshold, Signal excess, 탐지 확률과 탐지거리의 요소로 구성된다. 본 연구에서는 능동 소나 체계에서 소나 깊이와 표적 깊이의 함수인 탐지거리를 계산하기 위한 알고리즘에 대해 살펴보았다. 소나의 각 요소와 환경이 주어졌을 때 SAFARI 모델을 이용하여 각 수신기의 깊이와 거리에서의 전달손실을 계산하였으며, 구하여진 전달 손실과 배경 소음 준위를 이용하여 Signal excess를 계산하였다. ROC(Receiver-operating-characteristic) 곡선을 이용하여 Signal excess를 탐지 확률로 계산한 후 두 항을 곱하여 각 깊이별 거리로 적분함으로서 탐지거리를 구하였다. 주파수 30Hz의 전방향 음원을 사용하여 여름의 일반적 음속 분포에서 계산한 결과 100m 음원 보다 300m 음원에서 상대적으로 큰 탐지거리를 얻었으며 각 음원 깊이별 평균 탐지거리는 100m 이하의 표면을 제외한 500m 까지는 거의 일정함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.10a
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• pp.86-91
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• 1995

음원의 위치를 찾는 문제에 있어서 비독립 음원들이 존재하는 경우, 근접장에서는 음원으로부터 나오는 파형을 평면파로 가정할 수 없고 구면파로 가정해야 하며, 여러개의 비독립 음원이 존재한다고 가정하여 각각의 음원의 위치를 변화시켜 가면서 MUSIC파워를 계산하여야 한다. 실제 음원의 갯수보다 가정한 음원의 갯수가 작으면 정확한 음원의 위치를 가르키지 못하며 MUSIC 파워 값도 작다. 실제 음원의 갯수와 가정한 음원의 갯수가 같으면 정확한 음원의 위치를 가르치며 MUSIC 파워 값이 크게 얻어진다. 실제 음원의 갯수보다 가정한 음원의 갯수가 큰 경우 실제의 음원의 위치를 포함하여 다른 음원의 위치를 얻을 수 있으나 그 음원의 세기는 무시할 정도로 작다. 즉 실제 음원의 갯수보다 많은 수의 음원을 가정하여 음원을 탐지할 수 있다. 일반 음장 즉 독립 음원과 비독립 음원이 공존하는 경우 실제의 음원의 갯수만큼 가정한다면 음원이 위치를 찾을 수 있다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.8
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• pp.53-59
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• 2020

This paper relates to an IoT device system that detects sound source and estimates the sound source location. More specifically, it is a system using a sound source direction detection device that can accurately detect the direction of a sound source by analyzing the difference of arrival time of a sound source signal collected from microphone sensors, and track the generation direction of a sound source using an IoT sensor. As a result of a performance test by generating a sound source, it was confirmed that it operates very accurately within 140dB of the acoustic detection area, within 1 second of response time, and within 1° of directional angle resolution. In the future, based on this design plan, we plan to commercialize it by improving the reliability by reflecting the artificial intelligence algorithm through big data analysis.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.535-538
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• 2004

마이크로폰을 이용하여 평면상에 직교형으로 배열된 음인 도래 방향 탐지 시스템을 구성하고, A/D 변환에 있어 일반저인 샘플링 기법과 spilt-beam형 어군 탐지 시스템에 적용된 4분 샘플링 기법을 이용하여 공기중에서의 음원의 토래 방향 탐지 성능에 관한 실험을 수행하였다. 일반 실내에서 단일 주파수의 음원에 대하여 직교형 마이크로폰 배열을 사용한 음인 토래 방향 탐지 시스템 및 4분 샘플링 기법의 적용이 유용함을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.37 no.3
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• pp.139-146
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• 2018

Monostatic sonar systems localize targets using the time information of pulse transmission and receipt. Whereas, in asynchronous bistatic sonar systems, receivers need to detect direct blast to localize targets, since a source doesn't share pulse information with receivers. In this paper, we propose a direct blast detection algorithm, which estimates PRI (Pulse Repetition Interval) of direct blast and adaptive thresholds. Experimental results show the proposed algorithm has robust direct blast detection performance in the environment where strong background noise and target signal exist.

• Journal of KSNVE
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• v.6 no.6
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• pp.835-842
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• 1996

To identify the locations and strengths of acoustic sources, one may use a microphone line array. Apparent advantage of the source identification method utilizing a line array is that it requires less measurement points than intensity method and holography. This method is based on the information of magnitude and phase difference between pressure signals at each microphone. Since those differences are dependent on the source model, we have to assume them such as plane, monopole, etc. In this paper the conventional source identification methods such as beamforming method and MUSIC method are briefly reviewed by modeling a source as plane and spherical wave, then a modified method is introduced. This can be applied to sound field which may by either coherent or incoherent. Typical simulations and experiment are performed to confirm this identification method.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.4
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• pp.519-525
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• 2007

With the high interest on robot technology and application, the research on artificial auditory systems for robot is very active. In this paper we discuss sound source localization and tracing based on audio-visual information. For video signals we use face detection based on skin color model. Also, binaural-based DOA is used as audio information. We integrate both informations using Kalman filter. The experimental results show that audio-visual person tracking Is useful, specially in the case that some informations are not observed.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.05a
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• pp.367-370
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• 2000

Various methods of enhancing the performance of passive range sonar arrays have been discussed, triangulation, wavefront curvature method etc. But they are not appropriate to the methods because of very low SNR in underwater environment. We made appropriate sub-arrays in a linear array and applied to the beamformers such as a minimum variance with null constraints.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.571-573
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• 2005

본 논문에서는 수동형 위치 판별 시스템의 대표적인 음원위치 판별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무선 센서 네트워크에 최적화 되어있으며, 일반적인 무선 센서 네트워크에서 사용되는 노드와 마이크만 요구되며 추가적인 장비를 필요로 하지 않는다. 제안하는 시스템은 동일한 노드에 분산된 알고리즘을 이용하여 각 노드는 이벤트 발생시에 동적으로 추정 Grid를 생성한 후 이 Grid를 이용하여 추정치를 산정하고 이를 종합하여 최종적으로 2차원 평면에서의 음원의 위치를 판별한다. 제안하는 시스템의 위치판별 알고리즘은 Range-free방식으로 생성된 Grid를 각 노드가 음파를 감지한 시각을 바탕으로 영역별로 근사한다. 시스템은 실제 MicaZ 노드에 구현되었으며 제한된 하드웨어와 자원만을 바탕으로 높은 복잡도를 지니는 음원탐지시스템을 구축하였다.